अविभाज्य: Difference between revisions

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गणित में, एक अविभाज्य वस्तु एक [[अभिव्यक्ति (गणित)]], [[समीकरण]], कार्य (गणित) या [[बहुपद]] है जिसमें केवल एक [[चर (गणित)]] शामिल है। एक से अधिक वेरिएबल वाले ऑब्जेक्ट विक्ट:मल्टीवेरिएट होते हैं। कुछ मामलों में एकविभिन्न और बहुभिन्नरूपी मामलों के बीच का अंतर मौलिक है; उदाहरण के लिए, [[बीजगणित का मौलिक प्रमेय]] और बहुपदों के लिए यूक्लिड का एल्गोरिथ्म एकविभिन्न बहुपदों के मौलिक गुण हैं जिन्हें बहुभिन्नरूपी बहुपदों के लिए सामान्यीकृत नहीं किया जा सकता है।
गणित में, एक '''अविभाज्य''' वस्तु एक [[अभिव्यक्ति (गणित)]], [[समीकरण]], फलन (गणित) या [[बहुपद]] है जिसमें केवल एक [[चर (गणित)]] सम्मिलित है। एक से अधिक चर वाली वस्तुएँ बहुचर होती हैं। कुछ प्रकरणों में अविभाज्य और बहुचर प्रकरणों के मध्य का भेद मौलिक है; उदाहरण के लिए, [[बीजगणित का मौलिक प्रमेय|बीजगणित के मौलिक प्रमेय]] और बहुपदों के लिए यूक्लिड का एल्गोरिदम एकविभिन्न बहुपदों के मौलिक गुण हैं जिन्हें बहुचर बहुपदों के लिए सामान्यीकृत नहीं किया जा सकता है।


आँकड़ों में, एक अविभाजित आवृत्ति वितरण एक चर की विशेषता है, हालाँकि इसे अन्य तरीकों से भी लागू किया जा सकता है। उदाहरण के लिए, यूनीवेरिएट डेटा एकल स्केलर (गणित) घटक से बना होता है। [[समय श्रृंखला विश्लेषण]] में, संपूर्ण समय श्रृंखला चर है: एक अविभाजित समय श्रृंखला एकल मात्रा के समय के साथ मूल्यों की श्रृंखला है। इसके अनुरूप, एक बहुभिन्नरूपी समय श्रृंखला कई मात्राओं के समय के साथ बदलते मूल्यों की विशेषता बताती है। कुछ मामलों में, शब्दावली अस्पष्ट है, क्योंकि एक अविभाजित समय श्रृंखला के मूल्यों को कुछ प्रकार के बहुभिन्नरूपी आँकड़ों का उपयोग करके व्यवहार किया जा सकता है और [[संयुक्त वितरण]] का उपयोग करके प्रदर्शित किया जा सकता है।
आँकड़ों में, एक अविभाज्य वितरण एक चर की विशेषता बताता है, हालाँकि इसे अन्य प्रकार से भी उपयोजित किया जा सकता है। उदाहरण के लिए, अविभाज्य डेटा एकल अदिश घटक से बना होता है। [[समय श्रृंखला विश्लेषण]] में, संपूर्ण समय श्रृंखला <nowiki>''</nowiki>चर<nowiki>''</nowiki> है: एक अविभाज्य समय श्रृंखला एक एकल मात्रा के समय के साथ मूल्यों की श्रृंखला है। परिणामस्वरूप, एक <nowiki>''</nowiki>बहुचर समय श्रृंखला<nowiki>''</nowiki> कई मात्राओं के समय के साथ बदलते मूल्यों की विशेषता बताती है। कुछ प्रकरणों में, शब्दावली अस्पष्ट है, क्योंकि एक अविभाज्य समय श्रृंखला के अंतर्गत मूल्यों को कुछ प्रकार के बहुचर सांख्यिकीय विश्लेषणों का उपयोग करके व्यवहार किया जा सकता है और [[संयुक्त वितरण|बहुचर वितरण]] का उपयोग करके दर्शाया जा सकता है।


स्केलिंग के प्रश्न के अलावा, एक चर सांख्यिकी में एक मानदंड (चर) को दो महत्वपूर्ण उपायों (मुख्य [[आंकड़े]] या पैरामीटर) द्वारा वर्णित किया जा सकता है: स्थान और भिन्नता।<ref>{{cite web |last1=Grünwald |first1=Robert |title=SPSS में यूनीवेरिएट सांख्यिकी|url=https://novustat.com/statistik-glossar/univariate-statistik-in-spss.html |work=novustat.com |access-date=29 October 2019 |language=de}}</ref>
स्केलिंग के प्रश्न के अलावा, अविभाज्य आंकड़ों में एक मानदंड (चर) को दो महत्वपूर्ण माप (मुख्य [[आंकड़े]] या पैरामीटर) द्वारा वर्णित किया जा सकता है: स्थान और विचरण।<ref>{{cite web |last1=Grünwald |first1=Robert |title=SPSS में यूनीवेरिएट सांख्यिकी|url=https://novustat.com/statistik-glossar/univariate-statistik-in-spss.html |work=novustat.com |access-date=29 October 2019 |language=de}}</ref>
* स्थान स्केल के माप (जैसे मोड, माध्य, अंकगणितीय माध्य) वर्णन करते हैं कि किस क्षेत्र में डेटा को केंद्रीय रूप से व्यवस्थित किया गया है।
* स्थान पैमानों के माप (जैसे माध्य, बहुलक, अंकगणितीय माध्यिका) बताते हैं कि डेटा किस क्षेत्र में केंद्रीय रूप से व्यवस्थित है।
* भिन्नता के उपाय (जैसे अवधि, अंतरचतुर्थक दूरी, मानक विचलन) वर्णन करते हैं कि डेटा कैसे समान या अलग बिखरा हुआ है।
* विचरण के माप (जैसे विस्तार, अंतरचतुर्थक दूरी, मानक विचलन) बताते हैं कि डेटा कितना समान या भिन्न प्रकीर्ण है।  


== यह भी देखें ==
== यह भी देखें ==
* एरीटी
* एरीटी
* द्विभाजित (बहुविकल्पी)
* द्विचर (बहुविकल्पी)
* [[बहुभिन्नरूपी (बहुविकल्पी)]]
* [[बहुभिन्नरूपी (बहुविकल्पी)|बहुचर (बहुविकल्पी)]]
* [[वस्तु के एक प्रकार विश्लेषण]]
* [[वस्तु के एक प्रकार विश्लेषण|अविभाज्य विश्लेषण]]
* [[यूनीवेरिएट बाइनरी मॉडल]]
* [[यूनीवेरिएट बाइनरी मॉडल|एकचर द्विआधारी मॉडल]]
* [[अविभाज्य वितरण]]
* [[अविभाज्य वितरण]]


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Revision as of 20:18, 13 July 2023

गणित में, एक अविभाज्य वस्तु एक अभिव्यक्ति (गणित), समीकरण, फलन (गणित) या बहुपद है जिसमें केवल एक चर (गणित) सम्मिलित है। एक से अधिक चर वाली वस्तुएँ बहुचर होती हैं। कुछ प्रकरणों में अविभाज्य और बहुचर प्रकरणों के मध्य का भेद मौलिक है; उदाहरण के लिए, बीजगणित के मौलिक प्रमेय और बहुपदों के लिए यूक्लिड का एल्गोरिदम एकविभिन्न बहुपदों के मौलिक गुण हैं जिन्हें बहुचर बहुपदों के लिए सामान्यीकृत नहीं किया जा सकता है।

आँकड़ों में, एक अविभाज्य वितरण एक चर की विशेषता बताता है, हालाँकि इसे अन्य प्रकार से भी उपयोजित किया जा सकता है। उदाहरण के लिए, अविभाज्य डेटा एकल अदिश घटक से बना होता है। समय श्रृंखला विश्लेषण में, संपूर्ण समय श्रृंखला ''चर'' है: एक अविभाज्य समय श्रृंखला एक एकल मात्रा के समय के साथ मूल्यों की श्रृंखला है। परिणामस्वरूप, एक ''बहुचर समय श्रृंखला'' कई मात्राओं के समय के साथ बदलते मूल्यों की विशेषता बताती है। कुछ प्रकरणों में, शब्दावली अस्पष्ट है, क्योंकि एक अविभाज्य समय श्रृंखला के अंतर्गत मूल्यों को कुछ प्रकार के बहुचर सांख्यिकीय विश्लेषणों का उपयोग करके व्यवहार किया जा सकता है और बहुचर वितरण का उपयोग करके दर्शाया जा सकता है।

स्केलिंग के प्रश्न के अलावा, अविभाज्य आंकड़ों में एक मानदंड (चर) को दो महत्वपूर्ण माप (मुख्य आंकड़े या पैरामीटर) द्वारा वर्णित किया जा सकता है: स्थान और विचरण।[1]

  • स्थान पैमानों के माप (जैसे माध्य, बहुलक, अंकगणितीय माध्यिका) बताते हैं कि डेटा किस क्षेत्र में केंद्रीय रूप से व्यवस्थित है।
  • विचरण के माप (जैसे विस्तार, अंतरचतुर्थक दूरी, मानक विचलन) बताते हैं कि डेटा कितना समान या भिन्न प्रकीर्ण है।

यह भी देखें

संदर्भ

  1. Grünwald, Robert. "SPSS में यूनीवेरिएट सांख्यिकी". novustat.com (in Deutsch). Retrieved 29 October 2019.